Rapport pour le comité d’accompagnement, quatrième année de thèse
Guyliann Engels
31-05-2022
Avancement de la recherche
Titre provisoire de la thèse:
Suivi de la dynamique du mésozooplancton en baie de Calvi (France) via la classification semi-automatisée d’images.
Résumé :
Le plancton est un élément majeur des écosystèmes marins. Le suivi de la dynamique du plancton est un enjeu capital. Ce suivi est un indicateur intéressant de la qualité du milieu.
L’étape limitante actuelle dans ce suivi est l’analyse des échantillons prélevés. La classification automatique du plancton sur base d’image a permis de gagner en vitesse par rapport à une classification manuelle. Cependant, de nombreuses questions restent en suspens sur la qualité de la classification.
Chapitre 1 : Suivi de la dynamique zooplanctonique en subsurface au cours du temps en baie de Calvi Corse
L’étude s’intéresse à la description de la communauté mésozooplanctonique dans la baie de Calvi entre 2004 et 2016. La communauté est répartie en 14 groupes pour cette étude. Les copépodes représentent la plus grande fraction des individus échantillonnés.
Les anomalies de température de l’eau et les anomalies des abondances totales des individus sont corrélées. De fortes températures réduisent l’abondance du plancton. Les années 2007, 2012 et 2015 sont des années particulières.
L’originalité de cette étude est la définition de 8 stades qui permettent de résumer l’état global de la communauté planctonique. Ces stades sont obtenus par classification hiérarchique ascendante (CAH). Les règles qui définissent chaque stade sont ensuite obtenues par arbre de partitionnement.
Le nombre d’occurrences maximales des stades permet de définir un profil annuel type.
Ce profil met en avant un changement particulier de la communauté en mars avec le pic de copépode suivi par un second changement de la communauté en juin avec le pic des cladocères.
Avancement en date du 4-12-2020
L’article de ce premier chapitre est publié (Fullgrabe et al. 2020). Ce premier chapitre est donc terminé.
Avancement en date du 1-06-2022
Ce chapitre est terminé.
Chapitre 2 : Comparaison entre les organismes planctoniques de subsurface et de profondeur en baie de Calvi Corse.
La méthode d’échantillonnage la plus utilisée est le trait de filet. Cette méthode est peu couteuse et simple de mise en œuvre. Elle permet d’avoir une estimation de l’abondance planctonique.
On recense principalement 3 types de traits : les traits verticaux, les traits horizontaux et les traits obliques. Les traits verticaux sont les traits les plus utilisés, car ils permettent d’intégrer la totalité de la colonne d’eau.
La station de recherche de Calvi réalisé des prélèvements via des traits de plancton horizontaux depuis 2003. Ils ont débuté des prélèvements verticaux depuis 2012.
30 échantillons ont été sélectionnés afin de réaliser cette comparaison.
Ce chapitre a pour objectif de permettre la comparaison avec les autres séries temporelles menées sur le plancton en Méditerranée dont l’échantillonnage est obtenu par traits verticaux.
Avancement en date du 4-12-2020
Deux mémoires ont été réalisées sur la comparaison de la communauté planctonique obtenue lors de traits de plancton horizontaux versus la communauté planctonique obtenue lors de traits de plancton verticaux. La compilation des données finales est en cours de réalisation pour la rédaction d’une publication.
Avancement en date du 1-06-2022
La comparaison horizontale versus verticale a été limitée à 30 échantillons prélevés en même temps (2h de tolérance et 2 jours de tolérance) dans les 2 premières études. Il est décidé de réaliser une comparaison des séries temporelles afin de profiter de l’ensemble des observations (375 échantillons horizontaux et 76 échantillons horizontaux). La seconde étude a principalement mis en avant la limitation de la première étude due au nombre de classes trop peu importante. Par exemple, les copépodes semblaient être plus abondants verticalement qu’horizontalement alors que seulement les Poecilostomatoida étaient plus abondants verticalement.
La classification des organismes mésozooplanctoniques est complexe. La reconnaissance de ces derniers requiert une très grande expérience. Cette étape est de ce fait une étape limitante. La numérisation des échantillons et la classification semi-automatisée grâce aux machine learning et au deep learning ont permis de gagner du temps. Cependant, la mise au point d’un set d’apprentissage reste une étape critique. Nous avons commencé par réaliser un premier set d’apprentissage de 22 groupes et 9240 individus. Ensuite, un second set d’apprentissage a été réalisé afin d’affiner la classification du premier avec 74 groupes et 19100 individus.
Le second set d’apprentissage comprend des erreurs en partie listées ci-dessous. Un troisième set d’apprentissage est en cours de réalisation afin de réviser et d’approfondir les deux premiers sets et d’obtenir 110 groupes.
- Le second set d’apprentissage a utilisé l’étude de Khodami et al. Molecular Phylogeny and Revision of Copepod Orders (Crustacea: Copepoda) afin de classer les copépodes. Cet article a été rétracté en 2020. Cet article mène par exemple à la suppression du groupe des Poecilostomatoida comme des Ergasilida (Cyclopoida).
- Dans le second set d’apprentissage, une partie des individus classée comme des Monstrilloida (Copepoda) sont reclassés comme des métanauplies de crustacé dans le troisième set d’apprentissage.
- Dans le second set d’apprentissage, une partie des individus classée comme des Brachuyre (larve de décapode) sont des Galathidae qui sont de ce fait reclassé comme des Anomures (Larve de décapodes) dans le troisième set d’apprentissage.
- Dans le second set d’apprentissage, des gammares (Senticaudata) ont été classés comme des Oxycephalidae ou des Vibiliidae. Ils sont reclassés dans les Senticaudata dans le troisième set d’apprentissage.
Une vue schématique de ce dernier set d’apprentissage est disponible via le lien suivant : https://coggle.it/diagram/XniwI-MesP8BdYNn/t/mesoplankton/46c9eaed5e2a5c6a3292935cfdb71acaf585976bef9c390b482e2f473c587862.
Différents guides pratiques d’identifications ont été réalisés afin de faciliter la classification des organismes planctoniques. Trois guides sont proposés afin de discerner les groupes d’intérêts en fonction du niveau de précision désiré.
Guide d’identification des organismes mésozooplanctoniques de la Mer Ligurienne : ce guide pratique est associé au travail de fin d’études de Thomas Quivy Le mésozooplancton de la baie de Calvi, Corse : étude comparative entre traits verticaux et horizontaux.
Guide d’identification des organismes mésozooplanctoniques de la Mer Ligurienne : ce guide pratique est associé au travail de fin d’études de Rémy Dugauquier Classification supervisée du mésozooplancton de Calvi : mise au point de méthodes d’étude des classes rares d’un set d’apprentissage et mise en contexte environnemental.
Identification guide of mesozooplanktonic organisms in the Ligurian Sea : ce guide pratique est associé à la dernière classification mise au point. En cours de rédaction
Chapitre 3 : Correction des erreurs due à la classification automatique via la validation de suspects.
La classification automatique est très employée actuellement afin de classer rapidement des images de plancton. La classification se base sur un training set et d’algorithme qui vont utiliser ce set d’apprentissage afin de classer les items inconnus. Cette méthode seule comprend encore trop d’erreurs.
Différents outils ont été proposés afin d’améliorer la classification prédite par les algorithmes sur base du training set. La méthode la plus simple, mais la plus longue est de réaliser une validation manuelle de chaque item. La classification automatique est employée comme un outil qui propose une classe uniquement. Elle requiert néanmoins d’avoir un expert en taxonomie qui valide en permanence les échantillons de plancton.
Une méthode de validation plus rapide est de déterminer des items suspects et de valider principalement ces items. Le schéma ci-dessous propose un schéma de la méthode.
On définit la composition d’un échantillon prélevé sur base d’outils de classifications automatiques. Les items peuvent être classés en items suspects ou en items de confiance (lors de la première détection, tous les items sont des suspects). Parmi les items à valider, il y aura une faible proportion d’items aléatoires, une large proportion d’items suspects et une faible proportion d’items de confiances.
Ce processus est itératif. Les éléments validés sont employés pour améliorer la classification et la détection de nouveaux suspects à valider. Cette méthode permet donc de s’attarder principalement sur les items suspects d’un échantillon.
Le nombre de particules suspectes en fonction du nombre de validations est présenté sur le premier graphique. La hauteur des barres noires diminue progressivement à la suite des validations. La ligne bleue représente la différence entre les abondances corrigées obtenues après chaque étape avec l’étape précédente de validations. La ligne verticale nommée EC indique le nombre de validations minimal afin d’avoir une dissimilarité des abondances inférieure à seuil par défaut de 5%. La ligne verticale nommée SD indique le nombre de validations à réaliser afin de valider tous les suspects de l’échantillon.
Le second graphique met en évidence la proportion de suspects et la proportion d’erreurs corrigées lors de chaque validation. Le nombre de suspects diminue au cours des validations.
La sélection des suspects est l’étape cruciale de la méthode afin de réduire le temps de validation de chaque échantillon. Les éléments fournis par la matrice de confusion, les classes rares ou encore les informations biologiques sont des éléments utilisés pour sélectionner les suspects.
Avancement en date du 4-12-2020
Une publication est en cours d’écriture sur Error correction of automatic classification of plankton digital images through partial validation of suspect items in Zoo/PhytoImage.
Des tests vont débuter sur la correction d’erreur sur des échantillons de zooplancton de la baie de Calvi afin de compléter les résultats obtenus sur le phytoplancton.
Une technique originale, appelée fishing, permet d’augmenter le set d’apprentissage par rapport aux classes les plus rares. Cette technique sera incorporée dans le processus de validation des suspects et de correction d’erreur.
Avancement en date du 1-06-2022
La réalisation des tests sur le mésozooplancton basé sur les échantillons de la baie de Calvi n’a pas encore débuté. Des imprécisions expliquées dans le chapitre 2 ont été mises en évidence dans les données brutes (mauvaise métadonnées, identification des individus erronés…). Les tests sur la correction d’erreur ne pourront débuter qu’après cette étape de correction.
Chapitre 4 : Stratégie de classification optimisée du plancton depuis zéro vers le Deep Learning en passant par le Machine Learning
Lors du lancement d’une nouvelle étude qui nécessite la classification automatique d’organismes planctoniques, il faut réaliser un set d’apprentissage le plus rapidement possible afin de pouvoir débuter l’étude. On utilise principalement deux méthodes pour classer des images de plancton.
La première méthode consiste à classer quelques images dans les différents groupes de notre set d’apprentissage. Une série d’attributs vont être calculés sur chaque image. Sur base du tableau des attributs et de la classe de chaque image, des algorithmes comme le Random Forest sont employés pour réaliser la classification de nouvelles images.
Une seconde méthode consiste à classer un très grand nombre d’images dans chaque catégorie et d’utiliser des outils de deep learning comme CNN (convolutional Neural Networks).
Lors du lancement d’une étude, il n’est pas possible d’avoir un set d’apprentissage assez conséquent que pour employer le deep learning. Il existe des méthodes comme le transfer learning afin de pouvoir utiliser un set d’apprentissage plus restreint. Des algorithmes comme le RF sont déjà efficaces lorsque l’on a une 30 images par groupe.
Cette étude porte sur la réflexion d’un protocole associant, une classification manuelle au début, suivi de classification automatique avec un algorithme comme le Random Forest associé aux outils de correction d’erreurs (chapitre 3) afin de valider les images et enfin une transition sur des outils de Deep Learning.
Avancement en date du 4-12-2020
L’acquisition des données nécessaire à la réalisation de l’étude est terminée. La meilleure stratégie de transition entre le Machine Learning et le Deep Learning est en cours de réflexion.
Avancement en date du 1-06-2022
La validation des données est en cours et explicitée dans l’avancement du chapitre 2.
Données disponibles
Les données suivantes sont disponibles et vont être employées dans le cadre de cette étude.
La série de Calvi comprend environ 900000 images provenant de 335 échantillons de traits horizontaux (entre 2004 et 2016) et 76 échantillons de traits verticaux (entre 2012 et 2016). Un set d’apprentissage de 11255 images classé en 22 groupes (dont 15 correspondant à du zooplancton) est associé à cette série.
Un jeu de données comprenant 57000 images a été collecté dans la baie de Tulear (Madagascar). Un set d’apprentissage de 25 groupes avec 1639 images a été réalisé.
Un set d’apprentissage issu du projet AMORE III financé par BelSpo comprend 3313 images réparties en 25 groupes.
Un set d’apprentissage global Manche-Atlantique 4X (Rephy/IFREMER) comprend 8508 images classées dans 59 groupes.
Le jeu de données provenant du challenge Kaggle National Data Science Bowl Predict ocean health, one plankton at a time de 2015 propose un set d’apprentissage de 30336 images réparti en 121 groupes.
Le ZooScanNet est un jeu donnée mondiale qui comprend 1433278 images réparties en 93 groupe.
Le jeu de données WHOI comprend 6600 images avec un set d’apprentissage associé de 22 catégories avec 300 items par groupe. Ces images sont obtenues via le FlowCytobot.
Informations complémentaires
Avancement en date du 4-12-2020
Un changement du sujet de thèse a été effectué lors de l’année 2020.
Avancement en date du 1-06-2022
Pour des raisons médicales, j’ai été en arrêt maladie pour une période de 4 mois du 15 octobre 2021 au 7 février 2022.
Activités valorisables pour la formation doctorale
L’ensemble des publications et communications scientifiques sont
regroupées dans le fichier
publications_di_20220530.pdf.
Activités supplémentaires valorisables pour la formation doctorale
- 2020
- 2h de séminaire : RBZS Workshop Stress Management - keeping sane during your PhD (8 décembre)
- 2h de séminaire : RBZS Workshop Present your Research with Impact (1 décembre)
- 4h (temps estimé) de formation sur OpenClassrooms :Adoptez les API REST pour vos projets web
- 8h (temps estimé) de formation sur OpenClassrooms :Réalisez des rapports statistiques clairs et impactants
- 8h (temps estimé) de formation sur OpenClassrooms :Testez vos idées avec le lean prototyping
- 12h (temps estimé) de formation sur OpenClassrooms :Initiez-vous à Python pour l’analyse de données
- 20h (temps estimé) de formation sur OpenClassrooms :Initiez-vous à l’algèbre relationnelle avec le langage SQL
- 4h (temps estimé) de formation sur OpenClassrooms :Mettez en place un système de veille informationnelle
- 12h (temps estimé) de formation sur OpenClassrooms :Gérez votre temps efficacement
- 12h (temps estimé) de formation sur OpenClassrooms :Initiez-vous à la statistique inférentielle
- 12h (temps estimé) de formation sur OpenClassrooms :Initiez-vous au langage R pour analyser vos données
- 12h (temps estimé) de formation sur OpenClassrooms portant : Utilisez Git et GitHub pour vos projets de développement
- 2019
- 1/2 journée de formation sur Getting the most out of Git
- 1/2 journée de formation sur R/exams: A One-For-All Exams Generator lors useR 2019 à Toulouse
- 2018
- Formation sur le deep learning. Formation d’1/2 journée sur le deep learning durant la septièmes rencontres R (Rennes, France) en 2018.
- 2017
- C.I.B.I.M. (présence) Présence à le conférence annuelle du Centre Interuniversitaire de Biologie Marine à Louvain La Neuve 2017.